(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を光学的に読み取り、当該読み取った画像を解析し、該解析の結果に基づき補正処理を実行する画像処理装置であって、
前記読み取った画像の各画素について属性を判定する属性判定手段と、
前記属性判定手段により判定された各画素における属性を、該画素の周囲の画素の属性に基づいて変更するぼかし処理を適用する属性ぼかし手段と
を備え、前記属性ぼかし手段は、
前記画素の属性が、予め定めた優先度の低い属性の場合、ぼかし処理を行わず、
前記画素の属性が、予め定めた優先度の高い属性の場合、該画素の周囲にある優先度の高い属性を有する画素を利用し、ぼかし処理を適用することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像の属性は、文字、網点、下地の少なくとも一つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記優先度の低い属性は、下地属性であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正処理は、フィルタ処理による空間周波数変換であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記属性判定手段は、対象となる１つの画素に対し複数の属性の比率により表現する多段階の属性判定を行い、
前記属性ぼかし手段は、前記複数の属性の比率によりぼかし処理を適用するか否かの優先度を決定する属性を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像を光学的に読み取り、当該読み取った画像を解析し、該解析の結果に基づき補正処理を実行する画像処理方法であって、
前記読み取った画像の各画素について属性を判定する属性判定ステップと、
前記属性判定ステップにおいて判定された各画素における属性を、該画素の周囲の画素の属性に基づいて変更するぼかし処理を適用する属性ぼかしステップと
を備え、前記属性ぼかしステップは、
前記画素の属性が、予め定めた優先度の低い属性の場合、ぼかし処理を行わず、
前記画素の属性が、予め定めた優先度の高い属性の場合、該画素の周囲にある優先度の高い属性を有する画素を利用し、ぼかし処理を適用することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびその方法に関し、特に画像に補正処理を施す画像処理装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野においては、像域分離技術という技術が知られている。この技術は、スキャンにより得られた画像データを文字領域、網点領域および下地領域などに分離する技術である。より詳細には、画像データの一画素一画素を対象とし、対象とする画素が文字領域に属するのか、網点領域に属するのか、それとも下地領域に属するのかを判定する技術である。
【０００３】
このような像域分離技術は、ディスプレイに表示される（又は、複写物として出力される）画像データの画質向上のために必要とされる。ディスプレイを利用するユーザは、ディスプレイ上に表示された文字はよりくっきりと表現されることが好ましいと考えるため、エッジ強調処理が有効である。しかし、一方で網点にもエッジ強調処理を実行するとモアレが発生する場合もある。
【０００４】
そこで、従来から、この像域分離技術を使うことで、画像データを文字領域、網点領域、下地領域に分離し、文字領域に対してはエッジ強調を、網点領域に対してはモアレ抑制処理（平滑化処理）を行っている。
【０００５】
具体的な処理内容について、図１（a）を使って説明する。
【０００６】
図１(a)は、対象画素を中心とした３×３のウィンドウを示している。従来の像域分離技術は、このウィンドウ内の濃度（又は輝度）変化の回数から属性（文字、網点、または下地など）を判定する。具体的には、図１（ａ）内に存在する１２箇所の矢印において、所定値以上の濃度変化が何回発生しているかを計数して、その計数値に基づきいずれの属性となるかを判定する。
【０００７】
図１(b)に網点の一例（中央の画素が網点に属するという意味での一例）を示すが、この例では、全ての隣接部で濃度（又は輝度）が変化しているので、変化の回数は１２回となる。図１(c)に文字の例を示すが、この例では、変化の回数は４回となり、図１(d)に示すように、ほとんど変化が起きない場合は下地と判定する。
【０００８】
属性を判定する計数の閾値は適用される製品によって異なるが、例えば３回以下ならば対象画素は下地、４回以上、７回以下は文字、８回以上は網点と判定することができる。
【０００９】
上記、属性の判定方法はほんの一例であるが、周波数に着目し、高周波ならば網点、低周波ならば下地、その中間であれば文字と判定する判定方法も知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
こうした像域分離で最も判断が難しいのは、文字と網点との区別である。それは、文字にも網点同様、高周波部分が存在するからである。文字と言っても、種々の形態の文字が存在し、フォント、サイズなども様々である。もともと画素密度の高い文字、画素密度が高くなくても小さい文字の場合に、周波数が高くなり、文字を網点と誤判定するケースが起きやすくなる。
【００１１】
例えば、図１(e)は、ある文字の一部であるが、変化の回数は８回となり、上記の判定条件に従うと、図１(f)に示すように網点と判定してしまう。
【００１２】
このように、文字の一部であるにも関わらず、網点と判定してしまった場合には、上述した通り、文字の一部に平滑化処理を適用してしまうこととなり、ぼけた文字がディスプレイ上に表示されるという好ましくない結果となる。像域分離の精度を向上させることができれば、このような問題も解決できる。しかし、像域分離の精度を向上させるには、３×３のウィンドウを超えて、より広域なウィンドウを利用したり、より複雑な技術を導入したりする必要がある。その結果、処理量が増加し、あるいは処理速度が低下することが問題となる。
【００１３】
本発明は、以上の点を鑑み、像域分離の誤判定が発生したとしても画質への影響を最小限に抑えることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために本発明の画像処理装置は、画像を光学的に読み取り、読み取った画像を解析し、解析の結果に基づき補正処理を実行する画像処理装置であって、読み取った画像の各画素について属性を判定する属性判定手段と、属性判定手段により判定された各画素における属性を、画素の周囲の画素の属性に基づいて変更するぼかし処理を適用する属性ぼかし手段とを備え、属性ぼかし手段は、画素の属性が、予め定めた優先度の低い属性の場合、ぼかし処理を行わず、画素の属性が、予め定めた優先度の高い属性の場合、画素の周囲にある優先度の高い属性を有する画素を利用し、ぼかし処理を適用することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の画像処理方法は、画像を光学的に読み取り、読み取った画像を解析し、解析の結果に基づき補正処理を実行する画像処理方法であって、読み取った画像の各画素について属性を判定する属性判定ステップと、属性判定ステップにおいて判定された各画素における属性を、画素の周囲の画素の属性に基づいて変更するぼかし処理を適用する属性ぼかしステップとを備え、属性ぼかしステップは、画素の属性が、予め定めた優先度の低い属性の場合、ぼかし処理を行わず、画素の属性が、予め定めた優先度の高い属性の場合、画素の周囲にある優先度の高い属性を有する画素を利用し、ぼかし処理を適用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
画素単位で実行される属性判定において、誤判定となっても、周囲画素を用いてぼかし処理を行い、弊害を最小限にする一方、適切に判定された画素に対しては、その効果を落とさずに補正することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】従来技術の像域判定処理とそのぼかし処理の一例を示す図である。
【図２】ＭＦＰ装置を説明するための図である。
【図３】ＭＦＰ装置の制御を説明するための図である。
【図４】ＭＦＰ装置の読み取り画像処理のフローチャート
【図５】色変換に使用するマトリクス処理を示す図である。
【図６】補正加工処理のフローチャートである。
【図７】像域分離処理のフローチャートである。
【図８】フィルタ処理の一例を示す図である。
【図９】判定ぼかし処理のフローチャートである。
【図１０】判定ぼかし処理の一例を示す図である。
【図１１】多値の像域分離処理のフローチャートである。
【図１２】属性テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、第１実施形態の概要について説明する。
【００１９】
第１実施形態は、文字を網点と誤判定した（あるいは、網点を文字と誤判定した）場合でも、画質への影響を最小限に押さえることを目的とする。この目的を達成するため、本実施形態では像域分離判定の結果得られた属性のぼかし処理を行う。本実施形態で属性のぼかし処理とは、対象とする画素の属性を、対象とする画素の周囲に存在する画素の属性を使って調整する処理のことである。
【００２０】
図１(f)を参照すると、計９画素の像域分離判定した結果を表していることが理解できる。図１（ｆ）では、対象とする画素（中央の画素）は網点と、隣接する４画素は文字と、残りの４画素は下地とそれぞれ判定されている。この対象となる画素に対してぼかし処理を行った結果は、文字８０％、網点２０％となる。
【００２１】
ここで、本実施形態におけるぼかし処理は、対象とする画素の属性を、対象とする画素の周囲に存在する「全ての」画素の属性を使って調整するものではない。すなわち、対象とする画素の属性を、対象とする画素の周囲に存在する「一部の」画素の属性（文字属性の画素および網点属性の画素）を使って調整する（図９のＳ９０３参照）。
【００２２】
そこで、一部の画素（文字属性の画素および網点属性の画素）だけを使用して、属性の調整を行う理由を以下に説明する。
【００２３】
まず、一般に文字でも網点でも、その周囲には必ず下地が存在している。従って、文字属性の画素や網点属性の画素に対して、下地の属性の画素も参照しながらぼかし処理を行うと、エッジ部（文字の端あるいは網点の端）に存在する画素の属性は全てぼかすことになる。このため、網点のエッジ部こそ滑らかになる（それにより、モアレを抑制することができる）が、エッジ部を特にくっきりさせたい文字の画素がぼけてしまうという好ましくない結果となる。
【００２４】
そこで、本実施形態では、周囲に存在する文字属性の画素、および網点属性の画素だけを使用して（周囲に存在する下地属性の画素は使用せず）、対象となる画素の属性の調整を行う。
【００２５】
もちろん、このような下地抜きの属性調整処理を行うことによる弊害も一般にはある。例えば、対象とする画素の属性が文字や網点と判定されたが、実際にはその属性が下地である場合がある。このような場合、その対象とする画素の周囲に存在する下地の属性の画素を使用して対象とする画素の属性の調整をすると、対象とする画素の属性が本来の属性である下地と判定される可能性が高くなる。本実施形態のような下地抜きのぼかし処理を行った場合はこのような効果は得られない。
【００２６】
しかし、このような下地抜きの属性調整処理を行っても現実的には、さほど大きな問題とはならない。一般に、対象とする画素が文字や網点と判定されるということは、その画素周辺の３×３のウィンドウ内で４回以上の濃度変化が起こっているということである。一方、下地は本来濃度変化が０なので、４回も濃度変化が起きるとは考えられない。したがって、対象とする画素が文字や網点と判定された場合、その画素が本来、下地である可能性は極めて低いのである。
【００２７】
また、本実施形態におけるぼかし処理は、もう一つの特徴を有している。それは、対象とする画素の属性が下地と判定された場合、その対象とする画素についてぼかし処理を行わないという点である。これは、先ほどと同様で、下地と判定された画素が本当に下地である可能性が高いからである。
【００２８】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。また、従来技術で説明したように、近年では、単体のスキャナよりも記録装置などを兼ね備えた複合機（以下、ＭＦＰ）の使用が一般的になってきていることから、本実施形態ではＭＦＰを例に説明する。もちろん、単体のスキャナに対しても本実施形態の説明を適用することができることは言うまでもない。
【００２９】
［第１実施形態］
＜ＭＦＰの構成＞
図２は、本発明の実施の形態に係るマルチファンクションプリンタ１の概観斜視図である。図２(ａ)は、ＭＦＰ１のＡＤＦ（オートドキュメントフィーダ）３１を閉じた状態であり、図２(ｂ)は、開いた状態を示している。
【００３０】
このＭＦＰ１は、基本的に、ホストコンピュータ（ＰＣ）からデータを受信してプリントするプリンタとしての機能、及びスキャナとしての機能を有する。さらにＭＦＰ単体で動作する機能として、スキャナで読み取った画像をプリンタで印刷するコピー機能、メモリカードなどの記憶媒体から画像データを読み取って解析し印刷する機能、或いはデジタルカメラからの画像データを受信して印刷する機能などを備えている。
【００３１】
図２において、ＭＦＰ１は図示しないフラットベットスキャナなどの光学的に画像を読み取るスキャンユニット１４、インクジェット式や電子写真式などによるプリントユニット１３を備えている。また、同じく図示しない表示パネル等のディスプレイユニット１９や各種キースイッチ等を備えるオペレーションユニット１５を備えている。更に、ＭＦＰ１の背面にはＰＣと通信するためのＵＳＢポート（不図示）が設けられ、ＰＣとの通信が行われる。また、図示しない各種メモリカードからデータを読み出すためのカードスロットを含むカードインタフェイス２２やデジタルカメラとデータ通信を行うためのカメラポートを含むカメラインタフェイス２３が設けられている。ＭＦＰ１は、他にも、自動で原稿を原稿台にセットするためのＡＤＦ３１などを備えている。
【００３２】
図３は、ＭＦＰ１の内部構成を示すブロック図である。図３において、ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ１が備える様々な機能を制御し、オペレーションユニット１５の所定の操作に従い、ＲＯＭ１６に記憶された画像処理のプログラムを実行する。プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１は、処理対象画素を選択したり、処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出したりすることができる。また、ＣＰＵ１１は、画像領域内に含まれる画素の信号値から、画像領域に関する変動量等の特徴量を算出することもできる。ＲＯＭ１６には、画像処理に用いられる様々なテーブルや数式が格納されており、特徴量と補正強度との対応関係を設定する設定手段として機能する。ＣＣＤを備えるスキャンユニット１４は、原稿画像を読み取り、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）色のアナログ輝度データを出力する。なお、スキャンユニット１４は、ＣＣＤの代わりに密着型イメージセンサ(ＣＩＳ)を備えてもよい。また、ＡＤＦ３１により、連続でオーダーシートを読み取ることができる。
【００３３】
カードインタフェイス２２は、例えばディジタルスチルカメラ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｔｉｌｌ  Ｃａｍｅｒｅ  以下ＤＳＣ）で撮影され、メモリカードなどに記録された画像データを、オペレーションユニット１５への操作に従い読み込むために使用する。なお、カードインタフェイス２２を介して読み込まれた画像データの色空間は、必要ならば、画像処理部１２により、ＤＳＣの色空間（例えばＹＣｂＣｒ）から標準的なＲＧＢ色空間（例えばＮＴＳＣ−ＲＧＢやｓＲＧＢ）に変換される。また、そのヘッダ情報に基づき、読み込まれた画像データは、有効な画素数への解像度変換など、アプリケーションに必要な様々な処理が必要に応じて施される。また、カメラインタフェイス２３は、ＤＳＣに直接接続して画像データを読み込むためのものである。
【００３４】
画像処理部１２においては、読み取り信号値の変換、画像の補正・加工処理、輝度信号（ＲＧＢ）から濃度信号（ＣＭＹＫ）への変換、スケーリング、ガンマ変換、誤差拡散等の画像処理等の画像処理が行われる。画像処理部１２は、補正処理として、置換処理、無彩色化処理、フィルタ処理などを行い、補正手段として機能する。画像処理部１２での画像処理によって得られるデータは、ＲＡＭ１７に格納される。ＲＡＭ１７に格納された補正データが所定量に達すると、プリントユニット１３による記録動作が実行される。
【００３５】
不揮発性ＲＡＭ１８としては、バッテリバックアップされたＳＲＡＭなどを用いることができ、ＭＦＰ１に固有のデータなどを記憶する。オペレーションユニット１５は、記憶媒体に記憶された画像データを選択し、記録をスタートするためのフォトダイレクトプリントスタートキーを備え、オーダーシートをプリントさせるキー、オーダーシートを読み込ませるキー等を備える。また、モノクロコピー時やカラーコピー時におけるコピースタートキー、コピー解像度や画質などのモードを指定するモードキー、コピー動作などを停止するためのストップキー、並びにコピー数を入力するテンキーや登録キーなどを備えてもよい。ＣＰＵ１１は、これらキーの操作内容を検出し、その状態に応じて各部を制御する。
【００３６】
ディスプレイユニット１９は、ドットマトリクスタイプの液晶表示部（ＬＣＤ）およびＬＣＤドライバを備え、ＣＰＵ１１の制御に基づき各種表示を行う。また、記憶媒体に記録されていた画像データのサムネイルを表示する。プリントユニット１３は、インクジェット方式のインクジェットヘッド、汎用ＩＣなどによって構成され、ＣＰＵ１１の制御により、ＲＡＭ１７に格納されている記録データを読み出してプリント出力する。
【００３７】
ドライブユニット２１は、スキャンユニット１４およびプリントユニット１３を動作させるため、給排紙ローラを駆動するステッピングモータ、ステッピングモータの駆動力を伝達するギヤ、およびステッピングモータを制御するドライバ回路などを含む。
【００３８】
センサユニット２０は、記録紙幅センサ、記録紙有無センサ、原稿幅センサ、原稿有無センサおよび記録媒体検知センサなどを含む。ＣＰＵ１１は、このセンサユニット２０から得られる情報に基づき、原稿および記録紙の状態を検知する。
【００３９】
ＰＣインタフェイス２４はＰＣとのインタフェイスであり、ＭＦＰ１はＰＣインタフェイス２４を介してＰＣからの指示によるプリント、スキャンなどの動作を行う。コピー動作時は、スキャンユニット１４で読み取った画像データをＭＦＰ内部でデータ処理し、プリントユニット１３で印刷する。すなわち、オペレーションユニット１５により、コピー動作が指示されると、スキャンユニット１４は原稿台に置かれた原稿を読み取る。読み取られたデータは画像処理部１２に送られ、画像処理が施された後、プリントユニット１３に送られ印刷が行われる。
【００４０】
＜画像処理＞
図４はスキャナ読み取り時に実行される画像処理のフローチャートである。以下、図４を参照して各ステップについて説明をする。
【００４１】
スキャンユニット１４で読み取られ、ＡＤ変換された画像データに対し、Ｓ４０１において、シェーディング補正が施される。これは予め用意された白基準と黒基準を読み取り、撮像素子毎の読み取り値から、補正を行い撮像素子のばらつきを補正する。
【００４２】
Ｓ４０２では、読み取られ、シェーディング補正された信号値（ここではカラーの３チャンネル：ｄＲ、ｄＧ、ｄＢとする）に対し、色変換処理が行われる。この目的は、読取装置固有の信号値を一般的な色空間（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）にマッピングすることである。一般的に色空間とは、色が規定された色空間を意味し、モニター表示上の標準となっているｓＲＧＢなどが一例として挙げられる。マッピング方法としては、幾つかの方法が既知であるが、最も単純な例が図５に示すマトリクスによる計算である。予め決定しておいたマトリクス（ここでは３×３：ａ00〜ａ22）から計算することで、ｓＲ、ｓＧ、ｓＢを求める。より精度の高い変換を行うため、マトリクスの次数を上げることや、離散点の変換後の値をルックアップテーブルとして用意しておき、間の値を補間処理により算出することも可能であるが、本発明の本質的な内容とは異なるため、ここでは詳細を割愛する。
【００４３】
Ｓ４０３では、色変換された信号値に対し、画像に補正加工処理を適用する。本実施形態では、像域分離を利用したフィルタ処理を適用する。詳細は後述する。
【００４４】
Ｓ４０４は、利用者のモニターガンマなどの表示環境が異なるために、ガンマ調整する処理である。処理方法は、単純なガンマ計算であるので、適宜求めても構わないし、予めテーブルを保持しておき、参照する形でもよい。また、ＰＣのアプリケーションの設定によりガンマ値が変更出来る場合も、この部分で変更を行う。
【００４５】
また、これらの処理は、全てＭＦＰ本体で実施しても構わないし、途中で画像データを接続されているＰＣに転送し、その次のステップからＰＣ上で処理を実施することも可能である。ＭＦＰ本体の処理能力よりもＰＣの方が高いのが一般的であり、各ステップの処理負荷を考慮し、最も利用者に好ましい環境を提供することが望ましい。
【００４６】
＜補正加工処理＞
図６は図４のＳ４０３での補正加工処理のフローチャートである。
【００４７】
Ｓ６０１では、像域分離処理を実施する。本処理により、各画素の属性は「文字およびエッジ（文字およびエッジのことを単に文字と称することもある）」、「網点」、「下地」のいずれかに判定される。像域判定処理の方法は、発明が解決しようとする課題で記述したものと同様であり、この処理のフローチャートは図７に示す。
【００４８】
図７の処理の説明の前に、簡単に概略を説明する。図７では、Ｒチャネル、Ｇチャネル、Ｂチャネルの３つの各々のチャネルにおける変化回数（Cnt(sR)、Cnt(sG)、Cnt(sB)）を求めている。変化回数とは、図１（ａ）における変化回数のことであり、具体的には、矢印で示された１２組の２画素間で変化が何回、起きているかを示す値である。例えば、上述の通り、図１（ｂ）では、変化回数は１２回である。
【００４９】
その後、Ｒチャネル、Ｇチャネル、Ｂチャネルの３つの各々のチャネルにおける変化回数Cnt(sR)、Cnt(sG)、Cnt(sB)の平均を求める。この平均がＡｖｅＣである。そして、ＡｖｅＣが大きい場合に３×３のウィンドウにおける中央の画素を網点画素と判定し、それほど大きくない場合に文字およびエッジ画素（即ち、文字画素）と判定し、小さい場合に下地画素と判定する。以上が図７の処理の概要である。以下、各ステップについて説明をする。
【００５０】
Ｓ７０１において、各チャンネル（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）ごとに用意されているカウンターＣｎｔ(Ｘ)をゼロに初期化する。ここで、ＸはｓＲ、ｓＧ、ｓＢである。
【００５１】
Ｓ７０２では、対象画素の周囲の画素の画素値を取得する。ここでは、例として対象画素を中心とした３×３のウィンドウを使用するので、９画素のデータを取得する。
【００５２】
Ｓ７０３では、取得した９画素のデータのうち対象チャンネルの２画素を選択し、Ｓ７０４において、画素値の差分Ｄｉｆｆを計算する。この２画素は、図１（ａ）で言う所の矢印で結ばれた１２組の２画素のうちの１つである。
【００５３】
Ｓ７０５では、Ｓ７０４で求めたＤｉｆｆが、あらかじめ設定したしきい値よりも大きいか否かの判定を行い、大きい場合は、変化ありとして、Ｓ７０６へと進み、対象チャンネルのカウンターＣｎｔ(Ｘ)を１つ進める。
【００５４】
Ｓ７０７では、全てのチャンネルにおいて、その処理が行われたか否かの判定を行い、ｓＲ、ｓＧ、ｓＢの全て終わっていれば、Ｓ７０８に進み、そうでない場合は、Ｓ７０４に戻る。
【００５５】
Ｓ７０８では、ウィンドウ内画素の全ての組み合わせについて処理が行われたか否かの判定を行い、全て終わっていれば、Ｓ７０９に進み、そうでない場合は、ＳＴ７０３に戻り、異なる組み合わせの２画素を選択する。
Ｓ７０９では、チャンネルごとに求められたカウンター値Ｃｎｔ(Ｘ)の平均を計算し、ＡｖｅＣを算出する。ここでは、ｓＲ、ｓＧ、ｓＢで構成される３チャンネルなので、下記式により求められる。
【００５６】
【数１】
0005455617.tif 000002
【００５７】
Ｓ７１０からは、ＡｖｅＣをもとに判定を実施する。ＡｖｅＣが一定以上か否かの判定を行い、もし一定以上であれば、Ｓ７１４に進み、網点画素と判定する。そうでない場合は、Ｓ７１１に進み、ＡｖｅＣが一定以下であるか否かの判定を行う。もし一定以下の場合は、Ｓ７１２に進み、下地画素と判定する。そうでない場合は、Ｓ７１３に進み、文字およびエッジ画素と判定する。
【００５８】
以上の処理を、対象とする画素を一画素ずつずらして、読み取った全画素に適用することにより、画像全体に像域判定が施される。
【００５９】
図６に戻り、Ｓ６０２では、Ｓ６０１で判定された像域判定結果に対し、ぼかし処理を適用する。但し、ここでのぼかし処理は発明が解決しようとする課題で記載したぼかし処理とは異なる処理を適用する。詳細は後述する。
【００６０】
Ｓ６０３では、Ｓ６０２で決定された多値の判定結果に基づき、画像に空間周波数変換などフィルタ処理を適用する。本実施形態では、「文字およびエッジ」に対しエッジ強調フィルタ、「網点」および「下地」に対しては平滑化フィルタを適用する。実際のフィルタ処理では、ともに３×３のウィンドウサイズで、図８（a）のエッジ強調用の係数（ｅｎ）、図８（b）の平滑化処理用の係数（ｓｎ）を使用する。フィルタ処理を実際に適用する際は、各信号ｓＲ、ｓＧ、ｓＢに対し、下記式で計算される。
【００６１】
【数２】
0005455617.tif 000003
【００６２】
【数３】
0005455617.tif 000004
【００６３】
ここで、ＳＩＧは、各ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ（即ち、各チャネルの輝度値）であり、Ｅ(ＳＩＧ)は、各チャンネルのＳＩＧに対してエッジ強調フィルタを適用した結果得られる値である。同様にＨ(ＳＩＧ)は、各チャンネルのＳＩＧに対して平滑化フィルタを適用した結果得られる値である。式中のｎはウィンドウの位置を表わし、今回は３×３サイズのフィルタのため、１〜９となる。ｅおよびｓは、それぞれエッジ強調のフィルタ係数、平滑化フィルタの係数である。
【００６４】
上記式により対象画素のエッジ強調処理を行った値と、平滑化処理を行った値とが決定された後に、Ｓ６０２の判定結果に基づいた計算が下記式により行われる。
【００６５】
【数４】
0005455617.tif 000005
【００６６】
ここで、Ｖ(ＳＩＧ)は対象画素の各チャンネルのＳＩＧの計算の結果得られる属性の値であり、Ｅｒ、Ｄｒ、Ｂｒは、それぞれＳ６０２で求められた、文字およびエッジ率、網点率、下地率である。
【００６７】
＜判定ぼかし処理＞
Ｓ６０２の判定ぼかし処理の詳細を以下に説明する。
【００６８】
最初に、属性ごとに優先度を割り付ける。発明が解決しようとする課題で記述したように、下地という属性の画素は、それ自体エッジ強調を適用しても、平滑化処理を適用しても画像処理の結果に大きな影響はない。しかし、判定のぼかし処理を行う場合、下地に対しても判定ぼかしを適用すると判定ぼかしを適用しない場合に比べ、フィルタ処理の効果を低下させる可能性がある。そこで、今回の判定の対象となる属性のうち、「文字およびエッジ」と「網点」とについては、優先度を“高”と設定し、「下地」については、“低”と設定する。あらかじめ判定される属性に優先度を割り付けておき、図９に示すフローチャートに基づき判定ぼかし処理を実行する。
【００６９】
尚、本処理で適用するぼかし処理は、図８の例と同様に対象画素を中心とした３×３のウィンドウサイズを用いるものとする。以下、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００７０】
Ｓ９０１では、対象となっている画素の属性を取得して保存した上でこれを参照し、その属性に高い優先度が割り付けられているか否かを判定する。本実施形態で言えば、「文字およびエッジ」または「網点」であるか、「下地」であるかを判定する。ここで下地であると判定された場合、それ以降のＳ９０２〜９０７の処理はスキップされ、全画素実施したか否かの判定処理Ｓ９０８へと進む。下地でない場合、Ｓ９０２へ進む。高優先度でない、すなわち下地である場合、以降の処理がスキップされる結果、Ｂｒ＝１００％、Ｅｒ＝０％、Ｄｒ＝０％となる。
【００７１】
Ｓ９０２では、周囲の画素の属性を取得する。周囲の画素は、計８画素存在する。Ｓ９０２では、この８画素の属性を１画素ずつ取得することになる。
【００７２】
Ｓ９０３では、Ｓ９０２で取得した属性が、高い優先度を割り付けられているか否かの判定を行い、高い優先度の場合、Ｓ９０４において、属性情報の保存を行う。
【００７３】
Ｓ９０５で、対象画素の周囲にある画素全てに対し処理を実行したか否かの判定を行い、まだ終わっていない場合はＳ９０２に戻り、全て完了した場合Ｓ９０６へ進む。この結果、例えば、周囲の８画素のうち５画素が「文字およびエッジ」または「網点」であり、残りの３画素が「下地」である場合に、５画素分の属性情報の保存を行う。
【００７４】
Ｓ９０６では、Ｓ９０４で保存した属性情報（周囲の画素の属性情報）とＳ９０１で保存した属性情報（対象とする画素の属性情報）を用いて、対象とする画素の属性を調整する。これにより、周囲に存在する高い優先度を割り付けられた属性の画素の属性のみでぼかし処理が実行される。属性毎に平均化処理（調整処理）を適用し、上記の式３に記載した、Ｅｒ、Ｄｒ、Ｂｒを求める。尚、本実施形態では、３段階の属性判定であり、下地と判定された画素は除外されるためＢｒはゼロとなる。
【００７５】
また、そこで用いられる調整処理は、様々考えられるが、一例としては単純平均処理（例えば、文字およびエッジが４画素、網点が２画素、下地が３画素の場合、下地を無視するので、Ｅｒ＝６７％、Ｄｒ＝３３％、Ｂｒ＝０％）が挙げられる。その他、中央の画素に対して周囲の画素よりも大きな重みを付けた、重み付け平均処理でも良いのは言うまでもない。
【００７６】
Ｓ９０７は、Ｓ９０６でぼかし処理した結果で上書きすることにより、属性情報を更新する。これによって、属性情報は、単に「文字」といった１種類の属性で現されるのではなく、例えば文字６７％（Ｅｒ）、網点３３％（Ｄｒ）、下地０％（Ｂｒ）といった複数の属性の比率で表した多値のデータとなる。
【００７７】
Ｓ９０８では、全画素に対して処理が行われたか否かの判定を行い、終了していない画素があれば、対象とする画素を一画素だけずらし、Ｓ９０１からの処理が繰り返される。全ての画素について処理が適用されれば終了となる。
【００７８】
＜処理の一例＞
ここで、本実施形態について、実際の値で計算した例を挙げて説明する。図１０(a)に、ＭＦＰで読み取りを行い、色変換された画像の例を示す。これは、白い下地に黒文字が書かれている読み取り画像の一部を抜き出した例である。この画像に対し、図７に示すフローチャートの像域分離処理であるＳ７０９により、ＡｖｅＣを求めた結果の一例を図１０(b)に示す。ここで、Ｓ７１０の判定しきい値を８、Ｓ７１１の判定しきい値を３とした場合、像域判定された結果は図１０(c)に示すとおりである。尚、図中は塗り潰し画素が文字およびエッジと判定された画素であり、網掛け画素が網点と判定された画素、白の画素が下地と判定された画素である。
【００７９】
図９のフローチャートの判定ぼかし処理を図１０(ｃ)に適用した結果を、図１０(ｄ)に示すような結果となる。図１０(ｄ)の画素１０１のように、文字と判定され、周囲に網点と判定された画素のない場合は、文字との判定を維持する。この結果、これらの画素に対しては、図６のＳ６０３の補正処理により、１００％のエッジ強調処理が適用され、くっきりした文字品位を得ることができる。
【００８０】
一方で、図１０(ｄ)の画素１０２は、網点判定と誤判定された図１０(ｃ)の画素１００の影響を受け、得られる属性は文字の比率は１００％にならない。図１０(ｄ)の画素１０２であれば、図１０(ｅ)の３×３のウィンドウでぼかし処理が実施される。さらに下地と判定されている図１０(ｅ)の画素１０３は処理から除外されることになり、文字と判定された画素が７画素、網点と判定された画素が１画素としてその平均が取られる。よって、図１０(ｄ)の画素１０２は、文字８７．５％、網点１２．５％と判定されることになる。その結果、わずかに平滑化した画素の成分が含まれることになるが、局所的な急激な変化を起こすわけではないので、画像処理上の弊害は回避することが出来る。
【００８１】
以上、本発明の特徴となる実施例を説明した。尚、説明の際に具体例を挙げて行った、例えば像域判定の方法や、フィルタリングのウィンドウサイズなどは、一例であり、これと同等の処理であれば、特にその形式や値にはこだわらない。また、画像をＲＧＢベースの色空間で実施したが、それを輝度や明度と言った成分変換をし、同様の処理を行うこともあてはまることは言うまでもない。
【００８２】
［第２実施形態］
第１実施形態では、像域判定により「文字およびエッジ」、「網点」、「下地」の３つに分類する例を提示した。より多くの判定要素によって判断をしていくと、上記の３つに判定する３値化よりも、より柔軟な多値で判定する方が、高い精度が得られる。つまり、像域判定による結果の段階で、文字７０％、網点２０％、下地１０％といった多段階の判定が行われる。本実施形態を、以下に説明する。
【００８３】
本実施形態においても、ＭＦＰ本体やその構成については、第１実施形態と同様であるので、ここではその説明は割愛する。
【００８４】
また、画像の読み取り時の処理フローも第１実施形態の図４と同様、補正加工についても図６の処理と同様であるので、ここでの説明は省略するが、Ｓ６０１の像域判定処理については異なるため以下に説明する。
【００８５】
＜多値の像域判定処理＞
上述したように、第２実施形態では像域判定を多値に行う。図１１に多値の像域判定の処理のフローチャートを示す。
【００８６】
Ｓ１１０１からＳ１１０９までは、第１実施形態で説明した図７のＳ７０１からＳ７０９と処理内容が同等であるので、ここでの説明は割愛する。
【００８７】
図７のフローチャートと異なるのは、Ｓ１１１０の処理である。Ｓ１１１０では、Ｓ１１０９で求めたＡｖｅＣに対し、多値の属性を求める処理を実行する。具体的には、あらかじめ作成してある属性テーブルを参照し、ＡｖｅＣに該当する属性比率を算出する。
【００８８】
図１２に属性テーブルの一例をグラフにして示す。横軸は変化の回数でＡｖｅＣに対応する。縦軸は属性の比率を表わしており、単位はパーセントとなっている。例えば、上述の第１で属性を判定する計数の閾値は適用例として、例えば３回以下ならば対象画素は下地、４回以上、７回以下は文字、８回以上は網点と判定する例を示したが、本実施形態では比率で表現する。すなわち、図１２において、例えば変化回数が３回であれば文字３３％、下地６６％とし、８回であれば網点３３％、文字６６％等と表現する。
【００８９】
対象となるＡｖｅＣから、該当する属性比率を算出する。どの程度のきめ細かさでテーブルを保持するかは、ＭＦＰ本体のＲＯＭ容量などとのバランスから決めればよい。図１２の丸印のように、離散的な点だけを保持した場合には、その間は補間計算をして求めることができる。これにより、単に網点と判定された画素、下地と判定された画素といったものから、より精度の高い像域分割の結果を得ることが出来る。
＜多値判定のぼかし処理＞
次に図６のＳ６０２で行われる判定ぼかしについて、多値の判定結果に対しての処理を説明する。
【００９０】
本実施形態の処理は、図９に示す処理と同様であるので、これをもとに第１実施形態で記述した内容と異なる箇所のみを説明する。
【００９１】
Ｓ９０１においては、属性が高い優先度を割り付けられているか否かの判定を行うが、多値の属性判定の場合、文字なので高い優先度になるといった単純な判定はできない。多値の場合は、あらかじめ設定しておく高優先度のしきい値、例えば８０％、との比較を行い、「文字・エッジ」および「網点」のいずれかの比率が、しきい値を超えた場合には高優先度と判定する。同様にＳ９０３においても、周囲画素の属性に対し、高い優先度となっているか否かの判定を行っているが、判定方法は同一の方法で構わない。
【００９２】
Ｓ９０６では、第１実施形態の場合と同様に、高い優先度と判定された画素のみの値を使用した平均化処理により、上記式３のＥｒ、Ｄｒ、Ｂｒを求める。
【００９３】
以上、説明したように、本実施形態では、よりきめ細かい多値の像域判定を想定し、その場合においても、判定のぼかし処理により、課題を解決出来る例を提示した。
【００９４】
［他の実施例］
また、本発明の目的は、以下の処理を実行することによっても達成される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す処理である。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード及び該プログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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